Spark Shuffle Manager是如何工作的?

提问者:帅平 问题分类:面试刷题
Spark Shuffle Manager是如何工作的?
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习惯所有的虚假
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Spark Shuffle Manager 有多种实现方式,包括 Hash Shuffle Manager、Sort Shuffle Manager 和 Tungsten Shuffle Manager 等。它的主要工作包括以下几个方面:
Map 端 Shuffle:在 Map 端(即 map 算子)将数据写到磁盘的过程中,将数据根据目标 reduce 分区编号写到对应的 shuffle 文件中。
Reduce 端 Shuffle:在 Reduce 端(即 reduce 算子)读取 map 端 shuffle 文件时,通过 Shuffle Manager 获取对应的 shuffle 数据所在位置,并将其读取到内存中进行后续计算。
Shuffle 操作优化:Shuffle Manager 还会根据配置进行一些优化,比如根据数据大小选择 Sort Shuffle Manager 或 Hash Shuffle Manager,或者根据内存限制等参数调整 reduce 端 fetch 数据的并发度等。
Shuffle Manager 是 Spark 中非常重要的组件,它的性能优化对于整个 Spark 应用的性能和稳定性都有很大的影响。
发布于:1年前 (2023-03-27) IP属地:四川省
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